期刊简介
2017年7月，国家新闻出版广电总局下达了“关于同意《齐鲁医学杂志》(中国科技核心期刊、中国医学核心期刊、中国科技论文统计源期刊、《中国生物医学文献数据库》收录期刊、《中国学术期刊网络出版总库》收录期刊)更名为《精准医学杂志》”文件，并确定了《精准医学杂志》的办刊宗旨：刊载精准医学领域研究新进展、新成果、新技术，促进学术交流，推动成果转化，服务精准医学发展。《精准医学杂志》国内公开刊号为CN 37-1515/R，是我国目前批准创办的第一份有关精准医学学科领域的专业性学术期刊，该杂志由青岛大学及青岛大学附属医院主办。葛均波院士、詹启敏院士及吕志民教授(美国德克萨斯州大学MD安德森癌症中心，肿瘤代谢中心主任)担任杂志的名誉总编辑。青岛大学医学部主任，青岛大学医疗集团党委书记、总院长，青岛大学附属医院理事长、党委书记王新生教授及中国期刊协会副会长、中华医学会杂志社原社长兼总编辑游苏宁编审担任杂志的顾问，青岛大学医学部常务副主任、青岛大学附属医院院长、青岛大学第一临床医学院院长董蒨教授担任杂志总编辑。
《精准医学杂志》关注国内外精准医学学科各专业领域最新研究进展，支持思想创新、学术创新，旨在为精准医学研究领域的专家学者和科研人员提供一个传播、分享和讨论精准医学学科领域内最新研究动态与发展方向的学术交流平台。栏目设置主要有述评、专家论坛、专家笔谈、专题研究报道、论著、经验介绍、摘要、综述、生物医学工程、病例报告及热点论坛等。
数据偏差在时间序列分析中的影响是否可以通过模型验证来检测？
时间：2024-11-28 17:10:21
概述
在时间序列分析中，模型验证是评估模型性能和准确性的重要环节。常用的模型验证方法包括交叉验证、样本外验证等。交叉验证是将数据分为多个子集，通过轮流将不同子集作为测试集，其余子集作为训练集来评估模型在不同数据片段上的性能。样本外验证则是使用模型未训练过的数据来检验模型的预测能力。通过模型验证检测数据偏差的可行性
残差分析在时间序列模型（如 ARIMA 模型）中，残差是观测值与预测值之间的差异。如果数据没有偏差，残差应该是随机分布的，并且均值接近零，方差相对稳定。通过对残差进行分析，如绘制残差图（包括残差的序列图、残差与预测值的散点图等），可以检查数据偏差的迹象。如果残差呈现出明显的模式，如系统性的趋势（递增或递减）、周期性或者与时间相关的波动，这可能暗示数据存在偏差。
模型拟合优度指标变化
利用模型拟合优度指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，可以评估模型对数据的拟合程度。在验证过程中，如果数据存在偏差，这些指标可能会表现出异常。一般来说，数据偏差可能导致模型拟合优度下降，RMSE 和 MAE 等指标值增大。
模型稳定性检验
时间序列模型的稳定性对于准确预测至关重要。通过对模型进行稳定性检验，如检查模型参数在不同数据子集或不同时间段是否保持稳定，可以发现数据偏差的影响。
模型验证的局限性
模型假设的影响：模型验证方法本身是基于一定的假设前提。例如，许多时间序列模型假设残差是独立同分布的正态分布。如果数据偏差导致违反这些假设，模型验证方法可能无法准确检测偏差。
复杂偏差情况的挑战：对于复杂的数据偏差情况，如多个因素共同导致的数据偏差或者数据偏差与时间序列的内在结构相互交织，模型验证方法可能难以准确识别偏差的来源和性质。
样本数据的限制：模型验证依赖于样本数据的质量和代表性。如果样本数据本身就存在偏差，并且这种偏差在训练集和测试集中都存在，那么模型验证可能无法有效检测偏差。此外，样本数据的大小也会影响验证效果。如果样本量过小，模型验证的统计功效可能较低，难以检测到数据偏差对模型性能的微妙影响。